计算机视觉方向有：1、图像分类 2、目标检测 3、 图像分割 4、目标跟踪 5 图像滤波与降噪 6、图像增强 7、 三维重建 8、 图像检索。
计算机视觉的定义：计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。
原理：计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。
医疗计算机视觉
应用：最突出的应用领域是医疗计算机视觉和医学图像处理。这个区域的特征的信息从图像数据中提取用于使患者的医疗诊断的目的。计算机视觉在医疗领域的应用还包括增强人类的感知能力，例如超声图像或X射线图像，以降低受噪声影响的图像。
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。计算机视觉包括许多不同的子领域和方向，以下是一些主要的方向：
图像识别与分类：这个方向关注如何识别图像中的物体、场景或概念，将图像分为不同的类别。
物体检测：物体检测的任务是在图像中定位特定物体的位置，并用边界框标识出来。
人脸识别：人脸识别专注于检测和识别图像中的人脸，应用于安防监控、社交媒体等领域。
语义分割：语义分割任务是将图像中的每个像素分配给一个类别，从而实现对图像中的各个区域的语义理解。
实例分割：实例分割任务不仅要对图像中的物体进行分类，还需要区分同一类别的不同实例。
姿态估计：姿态估计关注于从图像中检测和识别人体关键点，用于动作识别、运动分析等。
三维重建：三维重建的目标是从二维图像或视频中重建三维场景或物体的几何结构。
光流估计：光流估计是研究如何从图像序列中估计物体运动的方向和速度。
视觉跟踪：视觉跟踪任务是在视频序列中跟踪指定物体的运动轨迹。
图像合成与风格迁移：这个方向关注如何将一种风格应用到另一幅图像上，或者根据给定的条件生成新的图像。
图像修复与增强：图像修复与增强研究如何去除图像中的噪声、模糊等缺陷，以提高图像质量。
目标跟踪与识别：目标跟踪与识别关注在复杂动态场景中实时跟踪和识别感兴趣的物体，例如在运动视频中跟踪运动员、车辆等。
视觉问答（Visual Question Answering, VQA）：视觉问答是一种结合计算机视觉和自然语言处理技术的任务，要求系统根据输入的图像回答与图像相关的问题。
视觉搜索：视觉搜索任务是根据用户提供的图像查询相关的信息，例如找到相似的图像、查询图像中物体的价格等。
图像和视频检索：图像和视频检索是在大规模多媒体数据库中找到与查询条件相似或相关的图像和视频的过程。
图像生成：图像生成关注于如何利用深度学习模型生成新的、逼真的图像。
这些方向在很多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。计算机视觉技术随着深度学习和神经网络的发展不断取得突破性进展，对于许多实际应用场景具有重要价值。
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